第1章如何從海量數(shù)據(jù)中篩選你需要的數(shù)據(jù)

——數(shù)據(jù)的收集

1.1從柏拉圖摘麥穗說起

1.1.1如何摘到*的麥穗

1.1.2樣本點(diǎn)和樣本的區(qū)別

1.1.337%法則

1.2新生嬰兒性別比例總是趨于穩(wěn)定嗎

1.2.1近似相等與相等的重要區(qū)別

1.2.2從嬰兒性別比例推廣到火柴燃燒時(shí)間

1.2.3大數(shù)定理在保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用

1.3為什么一小部分人的意見就能代表全體人

1.3.1100個(gè)人的收入能代表10000個(gè)人的

收入嗎

1.3.2確定抽樣人均收入與真實(shí)人均收入間

的誤差

1.3.3考慮樣本的*大小

1.4一份標(biāo)準(zhǔn)試卷是怎么設(shè)計(jì)出來的

1.4.1抽樣時(shí)真的能做到完全*嗎

1.4.2確保高考試卷的公平性

1.4.3抽樣調(diào)查的一些補(bǔ)充要點(diǎn)

生活中的統(tǒng)計(jì)學(xué)

第2章小小統(tǒng)計(jì)量中的大奧妙

——描述性統(tǒng)計(jì)分析

2.1你知道年齡屬于哪一類數(shù)據(jù)嗎

2.1.1如何用數(shù)字表示求職者的*學(xué)歷

2.1.2統(tǒng)計(jì)調(diào)查中專用的數(shù)據(jù)類型有哪些

2.1.3新浪微博屬于哪類數(shù)據(jù)

2.2平均薪資的陷阱和真相

2.2.1是誰拉高了平均薪資

2.2.2如何計(jì)算加權(quán)平均薪資

2.2.3用四分位數(shù)估計(jì)薪資區(qū)間

2.3得分高就是好球員嗎

2.3.1用極差、四分位差和平均差衡量球員的

水平

2.3.2方差和標(biāo)準(zhǔn)差的關(guān)系

2.3.3消除了量綱的統(tǒng)計(jì)量

2.4常見的社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)量

2.4.1國內(nèi)生產(chǎn)總值到底是怎么核算出來的

2.4.2根據(jù)國內(nèi)生產(chǎn)總值衍生出的其他統(tǒng)計(jì)量

2.4.3基尼系數(shù)和恩格爾系數(shù)

第3章使用色彩和圖形傳遞信息

——繪制統(tǒng)計(jì)圖表

3.1為什么條形圖比折線圖更好

3.1.1*基本的3種圖形

3.1.2條形圖優(yōu)于折線圖的兩個(gè)理由

3.1.3直方圖和條形圖的區(qū)別

3.2離散型變量適合繪制的圖形

3.2.1什么樣的數(shù)據(jù)適合畫餅圖

3.2.2有時(shí)候表格比圖形更重要

3.2.3馬賽克圖和莖葉圖也是圖形的一分子

3.3為高維變量繪圖

3.3.1三維圖一定比二維圖美觀嗎

3.3.2按照變量繪制高維圖形

3.3.3按照樣本點(diǎn)繪制高維圖形

3.4好圖形的3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)

3.4.1常見的幾種繪圖錯(cuò)誤

3.4.2一些優(yōu)秀圖表案例

第4章用概率的眼光看世界

——常用的幾種概率分布

4.1買彩票真的能發(fā)家致富嗎

4.1.1由福彩6 1的中獎(jiǎng)概率導(dǎo)出二項(xiàng)分布

4.1.2計(jì)算福彩6 1的獲獎(jiǎng)期望

4.1.3超幾何分布和人壽保險(xiǎn)問題

4.2幾點(diǎn)出門才不會(huì)遲到

4.2.1用二項(xiàng)分布逼近泊松分布

4.2.2一個(gè)簡(jiǎn)單的公共汽車客流案例

4.2.3如何判斷一個(gè)分布是否為泊松分布

4.3捕撈到金魚的概率有多大

4.3.1從水缸里撈金魚談到幾何概率

4.3.2一維均勻分布和二維均勻分布

4.3.3利用均勻分布進(jìn)行模擬估計(jì)

4.4智商多少才是正常水平

4.4.1高爾頓板實(shí)驗(yàn)和正態(tài)分布的聯(lián)系

4.4.2一元正態(tài)分布的主要性質(zhì)

4.4.3計(jì)算正態(tài)分布的概率

4.5手提電腦的壽命到底有多長

4.5.1電器壽命和指數(shù)分布的關(guān)系

4.5.2從泊松過程中推導(dǎo)指數(shù)分布

第5章用概率分布解決實(shí)際問題

——參數(shù)估計(jì)和非參數(shù)估計(jì)

5.1根據(jù)月賬單明細(xì)估計(jì)消費(fèi)水平

5.1.1估計(jì)湖中的魚苗數(shù)目

5.1.2選擇賬單明細(xì)的方差估計(jì)量

5.1.3點(diǎn)估計(jì)量的其他性質(zhì)

5.2進(jìn)一步估計(jì)消費(fèi)區(qū)間

5.2.1估計(jì)變量是否服從正態(tài)分布

5.2.2估計(jì)消費(fèi)賬單的區(qū)間

5.3直方圖估計(jì)VS核密度估計(jì)

5.3.1用直方圖估計(jì)花萼寬度數(shù)據(jù)的分布

5.3.2使用核函數(shù)使密度函數(shù)變得平滑

5.3.3K近鄰估計(jì)和聚類分析

第6章判斷估計(jì)結(jié)果的合理性——假設(shè)檢驗(yàn)

6.1如何得知袋裝面包有沒有偷工減料

6.1.1確定面包重量的分布

6.1.2雙側(cè)假設(shè)檢驗(yàn)

6.1.3單側(cè)假設(shè)檢驗(yàn)

6.2投放廣告能增加銷售額嗎

6.2.1檢驗(yàn)兩個(gè)正態(tài)分布的均值

6.2.2檢驗(yàn)兩個(gè)正態(tài)分布的方差

6.2.3有關(guān)假設(shè)檢驗(yàn)的補(bǔ)充知識(shí)

6.3由遛狗結(jié)果求解后驗(yàn)概率

6.3.1輪盤賭和遛狗的條件概率

6.3.2兒童智商問題與參數(shù)的區(qū)間估計(jì)

6.3.3根據(jù)后驗(yàn)概率比進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)

6.4補(bǔ)習(xí)班真的能提高小孩成績(jī)嗎

6.4.1參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)的區(qū)別

6.4.2利用樣本的秩判斷兩組成績(jī)數(shù)據(jù)是否

有差別

6.4.3從另一種角度檢驗(yàn)補(bǔ)習(xí)班問題

6.5檢驗(yàn)離散型的順序變量和因子變量

6.5.1卡方分布就是正態(tài)分布的平方和

6.5.2檢驗(yàn)歷年戰(zhàn)爭(zhēng)次數(shù)是否服從泊松分布

6.5.3檢驗(yàn)?zāi)挲g和投票結(jié)果是否相互影響

第7章從稻田試驗(yàn)發(fā)展出的學(xué)科——方差分析

7.1從F分布推出方差分析的基本原理

7.1.1從卡方分布導(dǎo)出F分布

7.1.2方差分析的一些基本知識(shí)

7.2去哪家餐廳吃飯更合算

7.2.1餐廳得分的組內(nèi)差異和組間差異

7.2.2使用F分布檢驗(yàn)餐廳得分是否有所不同

7.2.3方差分析的多重比較問題

7.3餐廳的地理位置會(huì)影響菜肴的美味程度嗎

7.3.1在餐廳問題中引入餐廳地理位置因素

7.3.2考慮地理位置與餐廳的交互作用

7.3.3從兩因素方差分析推廣到其他的方差

分析

7.4中藥和西藥哪個(gè)對(duì)糖尿病更有效

7.4.1配對(duì)比較實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)問題

7.4.2*化區(qū)組實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)問題

第8章統(tǒng)計(jì)學(xué)界的明珠——相關(guān)與回歸問題

8.1花瓣數(shù)據(jù)和花萼數(shù)據(jù)的關(guān)系

8.1.1比較4種花朵數(shù)據(jù)的相關(guān)性

8.1.2消除其他變量對(duì)相關(guān)系數(shù)的影響

8.1.3計(jì)算離散型數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)

8.2姚明的兒子會(huì)比姚明還高嗎

8.2.1父親身高與兒子身高的相關(guān)性

8.2.2使用*小二乘估計(jì)回歸參數(shù)

8.2.3在回歸分析中引入母親身高

8.2.4使用逐步回歸篩選自變量

8.3收入和支出呈線性關(guān)系嗎

8.3.1高收入人群與低收入人群的消費(fèi)模式

8.3.2多項(xiàng)式回歸和R2

8.3.3廣義線性回歸模型和非線性回歸模型

8.4如何計(jì)算花朵的種類

8.4.1將婚姻狀態(tài)處理為啞變量

8.4.2花朵種類計(jì)算結(jié)果與S分布

8.4.3邏輯回歸中的優(yōu)勢(shì)比

8.5回歸分析常見謬誤

8.5.1使用殘差項(xiàng)檢驗(yàn)異常值問題

8.5.2DW檢驗(yàn)和自相關(guān)問題

8.5.3多重共線性和異方差問題

〖＝（〗122457791113131517191921232526262829313133353838414244444648515252565962626567696972767979848990909394969799101102103105109111111114117121121124127128128130132133133137139140142146149150150153154157157160162165165167169170170172174177177179181185186186188191191193194196197199201202202204207208208211212214215217219221224224228231232232234237238238241243〖＝〗